Yuri’s Tech Note

技術系アウトプット

ITの技術を物語として捉える

新しいIT技術が生まれる時、そこには必ずニーズが存在します。

その技術が必要とされた背景や、どんな未来を実現するために生まれてきたのかという前後の文脈、いわば物語を知ることは、世の中の動きを知ることに繋がります。

 

デジタルデータ化

私たちの生きる現実世界はヒトとモノで溢れ、それらが相互に関係を持ち、影響を及ぼしあって存在しています。

現実世界は連続的な時間によって構築されるアナログな世界です。
このアナログな世界をモノに組み込まれたセンサーによって データとして捉える仕組みがIoT(Internet of Things)です。

例えば、スマートフォンの位置情報の取得(GPS)設定をONにしておくと、取得された位置情報はインターネット経由で送り出され、下図のように私の活動をデータ化してくれます。

Google mapのタイムライン

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アナログな世界の断片を写し撮ったデジタルコピーはインターネットの向こうにあるクラウドコンピューティングの世界に蓄積・構築され、現実世界と瓜二つのデジタルな世界という意味でデジタルツイン(Degital Twin)と呼ばれます。

デジタルツインはアナログの現実世界ではできないこと、時間を遡ったり、地理的距離を一瞬で行き来するといったことができます。

デジタルツインを構築するもう1つ大きな役割を担うのがソーシャルメディアです。

人々はFacebookInstagramなどで写真や自分の居場所、そしてフォローなどの機能ではヒトとヒトの繋がりという情報をネットに送り出しています。

 

最適解の発見

IoTとソーシャルメディアによりネットに送り出される情報は増え続け、膨大な量のデータがクラウドコンピューティングの世界に蓄積されています。
この膨大なデータがビッグデータとよばれるものです。

様々な内容・形式のデータの集合は、単純な統計だけでは意味や規則性を見出すのに限界があります。
そこで人工知能と呼ばれるAI(Artifical Intelligence)がこれを解決する手段として注目を集めるようになりました。
AIは1枚の写真から、「それはどこなのか」「だれが写っているのか」を解釈し、そこから「誰が誰と親しいのか」といった意味を読み取り、最終的には得られた情報から「次にどんな情報を提供すべきか」という判断を行います。

上記の処理を行う上で判断に必要なルールを作るのに機械学習(Machine Learning)が使われます。
またこのルールを考えるために大量のデータから効率よく規則性を見つけるために人間の脳活動を参考にしたアルゴリズムである深層学習(Deep Learning)が開発されました。

これらの技術は、個々人や条件に応じて最適解を見つけ出すことを実現します。

 

変化への対応

ここ数年のIT技術の進化により、ビジネス環境も急速に変化しています。
ビジネスの世界では、この変化に即応することが求められ、それを実現させるために変化や変更に対応できるアジャイル開発という開発手法が以前のウォーターフォールに取って代わりつつあります。

また、開発したアプリケーションをすぐに本番環境で実行するための取り組みとしてDevOps(Development & Operation)が不可欠となりました。

 

まとめ

デジタルツインを構築し、構築された膨大なデータから最適解を導き出し、さらにビジネス環境の変化にあわせて対応する一連の仕組みはサイバーフィジカルシステムと呼びます。
*1

 

サイバーフィジカルシステムが進む中でこれまで人間のできることの一部を機械に置き換えるに止まらず、"ITや機械が全てを行うことを前提にして人間にしかできないことが残ったらそれは人間がやりましょう"という発想に至りました。
この発想の転換はデジタルトランスフォーメーションと呼ばれ、一部を置き換えてきた時と比べ、何割ではなく、何十倍もの成果をあげることが可能です。
デジタルトランスフォーメーションは、既存の常識や既得権益の破壊、新たな価値観や秩序の想像といったデジタルディスラプションを生み出します。

 

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*1:現実世界をデータで捉え、現実世界がITと一体となった社会変革を実現する取り組み